package leetcode._07_贪心;

import org.junit.Test;
import sun.font.FontRunIterator;

/**
 * @author pppppp
 * @date 2022/3/17 9:14
 * 给你一个整数数组 nums ，请你找出一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。
 * <p>
 * 子数组 是数组中的一个连续部分。
 * 示例 1：
 * 输入：nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]
 * 输出：6
 * 解释：连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大，为 6 。
 * <p>
 * 示例 2：
 * 输入：nums = [1]
 * 输出：1
 * <p>
 * 示例 3：
 * 输入：nums = [5,4,-1,7,8]
 * 输出：23
 */
public class _53_最大子数组和 {

    /*1.动态规划 2.贪心*/
    @Test
    public void T_g2() {
        int[][] nums = {{-2, 1}, {-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4}, {1}, {5, 4, -1, 7, 8}};
        int[] ans = {1, 6, 1, 23};
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            System.out.println(maxSubArrayG_2(nums[i]) == ans[i]);
            // System.out.println(maxSubArraykkk(nums[i]) == ans[i]);
        }
    }

    /*2.厉害的贪心算法——累加和 sum <= 0时,重新开始计算值
    * 重新开始是因为 从正数开始累加时sum一定大于0，所以不存在在sum<0以前存在大于已经记录的max的值
    * */
    public int maxSubArrayG_2(int[] nums) {

        int max = Integer.MIN_VALUE, sum = 0;
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            sum += nums[i];
            max = Math.max(max, sum);
            if (sum <= 0) {
                sum = 0;
            }
        }
        return max;
    }


    @Test
    public void T_g1() {
        int[][] nums = {{-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4}, {1}, {5, 4, -1, 7, 8}};
        int[] ans = {6, 1, 23};
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            System.out.println(maxSubArray(nums[i]) == ans[i]);
        }
    }

    /*1.动态规划 dp[i] 表示以n[i]结尾的前i个数字最大连续累计和 dp[i] = max{dp[i-1] + n[i],n[i]}*/
    public int maxSubArrayG_1(int[] nums) {
        int[] dp = new int[nums.length];
        dp[0] = nums[0];
        int max = dp[0];
        for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
            dp[i] = Math.max(nums[i], dp[i - 1] + nums[i]);
            max = Math.max(max, dp[i]);
        }
        return max;
    }

    public int maxSubArray(int[] nums) {
        int pre = 0, maxAns = nums[0];
        for (int x : nums) {
            pre = Math.max(pre + x, x);
            maxAns = Math.max(maxAns, pre);
        }
        return maxAns;
    }
}
